ポイント経済圏の知られざる主戦場 データは小売業の未来をどう変えるのか？：「ポイント経済圏」定点観測（4/7 ページ）

[斎藤健二，ITmedia]

「カスタマーDNA」が描く消費者像

　楽天が「カスタマーDNA」と呼ぶデータ群がある。1億件を超える楽天IDそれぞれに付与された、数千項目に及ぶ属性データだ。70種類以上のサービスから収集したデータを統計的に処理している。

　データ活用の流れは、次の通りだ。楽天市場での検索履歴や購入商品、楽天トラベルでの宿泊先、ポイント加盟店での購買履歴などの行動データを収集。これらを統計処理し、「30代女性、既婚者で2人の子どもがおり、ペットを飼っていて、世帯年収は800万円以上」といった属性フラグを付与する。

データ活用による顧客アプローチのフロー。集客→補足→理解→実施の4段階で、カスタマーDNAにより個々の顧客属性を詳細に把握し、最適なマーケティング施策を実行

　「私も自分のIDでカスタマーDNAを調べたことがあるが、割と当たっていた」と林氏は笑う。楽天会員として登録していない情報まで、ある程度推定できているという。

　このカスタマーDNAと加盟店のPOSデータを掛け合わせることで、店舗ごとの傾向が見えてくる。「シニアが多い店舗では一人暮らし用の商品や魚が売れやすく、ファミリー層が多いエリアでは肉を中心とした大容量パックが売れる」（林氏）といった具合だ。

　実際の施策では、顧客を5〜10のグループに分類する。「項目数は何千とあり、組み合わせは何万通りにも及ぶが、ビジネスで使うなら5〜10種類のグループに整理する方が実行性が高い」（林氏）

　プライバシーへの配慮も重要だ。「どのエリアに住んでいるかという情報はあるが、詳細な住所のデータは使っていない」（林氏）。楽天カードの支払い遅延情報や、楽天銀行の預貯金額といった金融関係のセンシティブな情報は、マーケティング分析には使用されていない。